自查.文件操作

自查.文件操作

#重命名目录下文件名后缀为.jpg
#!/usr/bin/python
#coding = utf-8
import os
dir = "C:\\test"  # your directory
#地址用双反斜杠防止出现转义字符
for root,dirs,files in os.walk(dir):
    for file in files:
        os.rename(dir+'\\'+file, dir+'\\'+os.path.splitext(file)[0]+'.jpg')
### 使用 DeepSeek 技术实现招投标文件自查功能的技术方案 #### 1. 自查功能的核心模块设计 为了实现招投标文件的自查功能,可以将其划分为以下几个核心模块: - **格式合规性检查模块** 基于正则表达式和文档结构化分析技术,该模块能够自动检测招投标文件中的常见格式问题,例如页眉页脚设置、字体大小一致性、目录层级准确性以及签章位置是否符合规定。这些规则可以通过预先定义的标准模板来验证,并结合 AI 的自然语言处理能力进一步增强灵活性[^2]。 - **内容查重与逻辑校验模块** 利用 DeepSeek 提供的语言模型(如 DeepSeek-R1),对生成的内容进行语义相似度计算,从而发现潜在的文字抄袭现象。此外,还可以引入外部知识库(如法律法规数据库)作为补充资源,用于判断某些特定条款是否存在法律冲突或表述不清的情况[^3]。 - **风险点标注模块** 针对标书中可能存在的废标项或者矛盾条款等问题,通过训练好的 NLP 模型快速定位相关内容并加以标记提示给用户注意修改完善之处;同时支持返回至原始文件具体位置以便直观查看调整效果如何改善整体质量水平达到预期目标要求范围之内[^1]。 #### 2. 数据流与交互流程说明 整个系统的运作依赖清晰的数据流动路径及良好的用户体验界面设计: - 用户上传待审核材料后, 系统会先调用 OCR 引擎完成初步转换工作得到纯文本形式输入源码片段如下所示: ```python import pytesseract from PIL import Image def ocr_image(image_path): image = Image.open(image_path) text = pytesseract.image_to_string(image) return text.strip() ``` 随后将结果传递到后续各个子系统继续深入加工直至最终输出报告为止. #### 3. 关键技术支持细节描述 以下是几个关键技术要点及其作用解释: - **多模态解析引擎**: 支持多种文件类型(PDF/DOCX/JPG etc.) 转换为统一可操作格式便于后续步骤执行. - **NLP 文本理解能力**: 运用先进的预训练模型去捕捉复杂句法关系进而更精准地找出隐藏错误所在区域. - **机器学习分类器**: 对不同类型的警告信息按照严重程度排序呈现使得优先级更高的项目获得及时修正机会.
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